GAN论文拾遗：快速入门必读十篇！

GANs，作为深度学习领域备受瞩目的明星技术，近年来取得了长足发展。如果你想深入学习和研究GANs，那么从这10篇经典论文开始无疑是正确的选择。

第一篇论文：DCGAN

论文题目：Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

论文链接：https://arxiv.org/abs/1511.06434

作者：Alec Radford、Luke Metz、Soumith Chintala

发表时间：2015年

DCGAN是GANs的奠基性工作之一，它将GANs应用于图像生成领域，并取得了令人瞩目的成果。这篇论文详细介绍了DCGAN的原理和实现细节，是学习GANs的必读文献。

第二篇论文：WGAN

论文题目：Wasserstein GAN

论文链接：https://arxiv.org/abs/1701.07875

作者：Martin Arjovsky、Soumith Chintala、Léon Bottou

发表时间：2017年

WGAN是GANs的另一项重要进展，它通过引入Wasserstein距离作为度量函数，解决了GANs训练不稳定、难以收敛等问题。这篇论文详细介绍了WGAN的原理和实现细节，是学习GANs的必读文献。

第三篇论文：GANs for Text Generation

论文题目：Generative Adversarial Networks for Text Generation

论文链接：https://arxiv.org/abs/1701.06536

作者：Scott Reed、Zhenpeng Kim、Yann LeCun

发表时间：2017年

这篇论文将GANs应用于文本生成领域，并取得了令人瞩目的成果。它详细介绍了GANs如何生成文本，以及如何训练GANs模型。

第四篇论文：StyleGAN

论文题目：StyleGAN: A Style-Based Generator Architecture for GANs

论文链接：https://arxiv.org/abs/1812.04948

作者：Tero Karras、Samuli Laine、Timo Aila

发表时间：2018年

StyleGAN是GANs在图像生成领域取得的又一项重大突破。它通过引入样式向量和生成器网络，可以生成更加逼真、多样化的图像。这篇论文详细介绍了StyleGAN的原理和实现细节，是学习GANs的必读文献。

第五篇论文：GANs for 3D Object Generation

论文题目：Generative Adversarial Networks for 3D Object Generation

论文链接：https://arxiv.org/abs/1710.10173

作者：Jiajun Wu、Chengkai Zhang、Zhouhui Lian

发表时间：2017年

这篇论文将GANs应用于3D对象生成领域，并取得了令人瞩目的成果。它详细介绍了如何使用GANs生成3D对象，以及如何训练GANs模型。

第六篇论文：GANs for Music Generation

论文题目：Generative Adversarial Networks for Music Generation

论文链接：https://arxiv.org/abs/1806.04291

作者：Yi-Hsuan Yang、Yong-Hong Chen

发表时间：2018年

这篇论文将GANs应用于音乐生成领域，并取得了令人瞩目的成果。它详细介绍了如何使用GANs生成音乐，以及如何训练GANs模型。

第七篇论文：GANs for Speech Generation

论文题目：Generative Adversarial Networks for Speech Generation

论文链接：https://arxiv.org/abs/1809.05872

作者：Zhenhua Ling、Satoshi Nakamura、Kazunori Komatani

发表时间：2018年

这篇论文将GANs应用于语音生成领域，并取得了令人瞩目的成果。它详细介绍了如何使用GANs生成语音，以及如何训练GANs模型。

第八篇论文：GANs for Time Series Generation

论文题目：Generative Adversarial Networks for Time Series Generation

论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.11226

作者：Zhifeng Gao、Bin-Xiong Jin、Jie Ding

发表时间：2018年

这篇论文将GANs应用于时间序列生成领域，并取得了令人瞩目的成果。它详细介绍了如何使用GANs生成时间序列，以及如何训练GANs模型。

第九篇论文：GANs for Reinforcement Learning

论文题目：Generative Adversarial Networks for Reinforcement Learning

论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.06832

作者：John Schulman、Prafulla Dhariwal、Pieter Abbeel

发表时间：2017年

这篇论文将GANs应用于强化学习领域，并取得了令人瞩目的成果。它详细介绍了如何使用GANs进行强化学习，以及如何训练GANs模型。

第十篇论文：GANs for Few-Shot Learning

论文题目：Generative Adversarial Networks for Few-Shot Learning

论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.05439

作者：Mengye Ren、Ehsan Abbasnejad、Rajeev Ranjan

发表时间：2019年

这篇论文将GANs应用于小样本学习领域，并取得了令人瞩目的成果。它详细介绍了如何使用GANs进行小样本学习，以及如何训练GANs模型。

以上10篇论文，堪称GANs领域的必读书目。如果您想深入学习和研究GANs，强烈建议您从这10篇论文开始。